masterThesis
Yielding Associations Network: Un sistema para mejorar la localización semántica
Autor
Bello-Méndez, Yan
Institución
Resumen
En el ámbito de la Internet of Things (IoT), el Edge Computing aporta un enfoque para la
computación localizada que permite optimizar el almacenamiento de los datos y agilizar la
toma de decisiones. Este trabajo tiene como objetivo estudiar el desempeño de varios
algoritmos de Inteligencia Artificial para la localización de un robot móvil. La metodología se
ha basado en un prototipo experimental para recoger datos de sensores acoplados a una
Raspberry Pi 3B+. Con estos datos se han desarrollado y probado varios modelos de
aprendizaje automático que han sido entrenados en la nube usando Google Colab. Los
modelos se han validado desplegándolos en el prototipo desarrollado. Los resultados incluyen
la comparativa de estos modelos y una propuesta novedosa de “Yielding Associations
Network” como un sistema para mejorar la localización semántica. Las conclusiones destacan
el gran valor de la aplicación de la Inteligencia Artificial para robótica móvil y Edge Computing.